Plataforma educativa de adquisición de señales electromiográficas en brazo y antebrazo

Estudios indican que en Colombia alrededor del 7% de la población sufre alguna discapacidad, y el 44,3% de esos casos son por problemas motrices. Para el estudio de estas señales motoras se utilizan exámenes electromiográficos (EMG) con dispositivosde alto costo y software propietario, limitando la...

Full description

Autores:
Medina, Juan Manuel
Sánchez, Lady Johanna
Paternina Mármol, Jully Esther
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/28750
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/28750
https://doi.org/10.21500/01247492.7680
Palabra clave:
Engineering education
Electromyography
MyoWare Muscle sensor
Voltage measurement
Electronic learning
computerized monitoring
Educación en Ingeniería
Electromiografía
sensor muscular MyoWare
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aprendizaje electrónico
monitoreo computarizado
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description Estudios indican que en Colombia alrededor del 7% de la población sufre alguna discapacidad, y el 44,3% de esos casos son por problemas motrices. Para el estudio de estas señales motoras se utilizan exámenes electromiográficos (EMG) con dispositivosde alto costo y software propietario, limitando la integración del desarrollo de actividades de enseñanza e investigación en el área de biomecatrónica. Por lo tanto, los autores han diseñado e implementado una plataforma de enseñanza de bajo costo para la captura de señales motoras en brazo y antebrazo (en distintos estados funcionales) a partir de software libre, con tecnologías estándar de fácil integración y sensor muscular MyoWare.En el artículo se relaciona el desarrollo del software de visualización con protocolo de comunicación USB, descripción de la arquitectura electrónica utilizada en la adquisición de señal del sensor y desarrollo del circuito electrónico para la integración de tecnologías enfocadas hacia la educación en ingeniería.
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Por lo tanto, los autores han diseñado e implementado una plataforma de enseñanza de bajo costo para la captura de señales motoras en brazo y antebrazo (en distintos estados funcionales) a partir de software libre, con tecnologías estándar de fácil integración y sensor muscular MyoWare.En el artículo se relaciona el desarrollo del software de visualización con protocolo de comunicación USB, descripción de la arquitectura electrónica utilizada en la adquisición de señal del sensor y desarrollo del circuito electrónico para la integración de tecnologías enfocadas hacia la educación en ingeniería.Scientific studies have demonstrated that in Colombia around 7% of population has a disability and the 44,3% of those cases are due to motor disability. To study this motor signals, scientifics use electromyography (EMG) tests with expensive devices andproprietary software, reducing the integration of the development of activities in education and researching in biomechatronic area. Hence, the authors have designed and implemented a low-cost educational platform to take motor signals in arm and forearm (in different functional states) from free software with standard technology, easy integration andMyoWare muscle sensor. This paper discusses the development of visualization software with USB communication protocol, description of the electronic architecture used in sensor signal acquisition and development of the electronic circuit for integration of technologies focused toward engineering education.application/pdf10.21500/01247492.76800124-7492https://hdl.handle.net/10819/28750https://doi.org/10.21500/01247492.7680spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/7680/5601Núm. 37 , Año 2018 : INGENIUM3719IngeniumN. Scarone y M. Damian, Sistema de adquisición y procesamiento inteligente de señales biológicas, Buenos Aires, 2013. [2] J. M. González Dorador, «Robótica y prótesis inteligentes», Revista digital universitaria, pp. 4-6, 2004. [3] J. C. Serna, D. Borunda y G. Domínguez, «La simulación en medicina», Centro de Desarrollo de Destrezas Médicas, p. 302, 2012. [4] J. A. García y L. H. Mendoza, «Adquisición y procesamiento de señales EMG para controlar movimiento de un brazo hidráulico», Mundo FESC, pp. 2-4, 2014. [5] I. Lemus-Aguilar, J. Bargas, F. Tecuapetla, E. Galárraga y L. Carrillo, «Diseño modular de instrumentación virtual para la manipulación y el análisis de señales electrofisiológicas», Medigraphic, pp. 83-85, 2006. [6] A. F. Ruiz, F. J. Brunetti, E. Rocon, A. Forner-Cordero y J. L. Pons, «Adquisición y procesado de información EMG en el modelado de sistemas biológicos», en Jornadas de Automática. Group of Neural & Cognitive Engineering, 2007, pp. 1-5. [7] H. A. Romo, J. C. Realpe y P. E. Jojoa, Análisis de señales EMG superficiales y su aplicación en el control de prótesis de la mano, Popayán, 2007. [8] L. Gila, A. Malanda, I. Rodríguez, J. Rodríguez y J. Navallas, «Métodos de procesamiento y análisis de señales electromiográficas», Scielo, 2009. [9] L. H. Lugo y V. Seijas, «La discapacidad en Colombia: una mirada global», Revista Colombina de Médicina Física y Rehabilitación, pp. 167-170, 2012. [10] R. B. Navarro, «Electromiografía», en Instrumentación biomédica. Alcalá, pp. 4-6. [11] C. J. De Luca, «The use of surface electromyography in biomechanics,» The international society for biomechanics, 1993, pp. 2-8. [12] A. Menese, DALCAME, grupo de investigación. [En línea]. Disponible en: http://www.dalcame.com [13] Advancer Technologies. Sigma electrónica, Manual, dic. 2015. [Online]. Avaible: http://www.sigmaelectronica.net/manuals/ SEN-13723.pdf [14] Microchip. PIC18F4550, 2016. [Online]. Avaible: http://www.microchip.com/wwwproducts/jp/PIC18F4550 [15] N. G. 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